基于语义分割的钢材表面缺陷检测算法

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#人工智能

博客介绍了基于语义分割的钢材表面缺陷检测算法，聚焦于利用该算法对钢材表面缺陷进行检测，属于信息技术中人工智能相关领域。

基于语义分割的钢材表面缺陷检测算法

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集
YOLO
11-08 1198
深度学习是一种模拟人脑结构和功能的机器学习方法，通过多层神经网络对数据进行处理。与传统的机器学习方法相比，深度学习在大数据环境下能够自动从原始数据中学习特征，避免了人工特征设计的复杂性。对于计算机视觉任务，卷积神经网络（CNN）是最为常用的深度学习模型。CNN通过卷积层自动提取图像的空间特征，在图像分类、物体检测和语义分割等领域取得了广泛应用。深度学习的强大能力使得其成为钢材缺陷检测系统中的理想选择。
钢板表面缺陷检测基于HRNET模型
10-24 1343
模型架构设计与优化：本项目使用了经典的HRNet与UNet模型进行钢材缺陷检测与分割，并在此基础上引入多尺度特征融合策略。HRNet通过保持高分辨率的同时逐步进行多尺度特征聚合，能够在复杂背景下实现更高精度的缺陷边缘识别，而UNet利用其对称编码器-解码器结构，在分割任务中有效地捕获目标区域的细节信息。通过组合两种模型的优点，本项目能够在精度和效率之间取得良好平衡。数据预处理与增强策略：该项目在数据预处理过程中应用了自定义的图像裁剪、旋转、翻转以及伪造缺陷的策略，以增强模型对不同缺陷类型的泛化能力。
基于语义分割网络的小样本表面缺陷检测
04-16
传统工业产品表面缺陷的检测很多时候都依赖于人工肉眼去识别，这严重降低了产品的生产速度，在一定程度上阻碍了社会生产力的进步。为了提高检测效果，降低人工成本，提出了一种基于语义分割网络UNet的小样本表面缺陷检测方法，该方法在UNet网络基础上作了两个方面的改进，在UNet网络基础上加入BN层，将UNet网络和残差网络结合起来，在UNet网络的下采样过程中，加入残差块结构，并分别对加入3、5、7个残差块的检测效果进行了验证实验。实验结果表明，UNet网络加入BN层后的分割检测效果有一定的提高，加入残差块之后，网络缺陷检测效果得到进一步的提升。
Python-基于分割的深度学习表面缺陷检测方法的一个Tensorflow实现
08-11
（秒杀 DeepLabV3 和Unet 的缺陷检测网络）基于分割的深度学习表面缺陷检测方法(cvpr2019)的一个Tensorflow实现
Python-基于tensorflow分割表面缺陷检测.rar
07-07
基于tensorflow的一个案例实现，实际生产中使用的瑕疵检测，适合布匹、木材、金属、塑料、薄膜等等产品表面的瑕疵检测，斑点检测，效果较好
基于语义分割和生成对抗网络的缺陷检测算法
qq_29462849的博客
11-07 1万+
一、缺陷类型 如下图所示，缺陷类型主要有缺损和裂纹两个类型。 二、语义分割网络 FCN网络 网上介绍FCN的教程很多，在这里不再详细讲述，具体请参考链接： https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html https://blog.youkuaiyun.com/qq_36269513/article/details/80420363 语义分割网络 U-Net...
基于U-Net+残差网络的语义分割缺陷检测
qq_29462849的博客
12-03 1万+
一、介绍 基于深度学习的缺陷检测主要集中在场景识别、object detection等方法，近年来，推出了一系列优秀的语义分割模型，比如SegNet、FCN、U-Net等。语义分割模型被广泛的应用到场景识别、道路分割等领域中，缺陷检测领域也逐渐接受该模型。 本博文主要关注和实现基于U-Net的语义分割模型。 二、U-Net 如下图所示，这是U-Net的核心思想，从编码到解码，编码过程就是下采样，解...
缺陷检测项目-使用UNet实现钢材表面缺陷检测-使用NEU-DET数据集-优质项目实战.zip
10-17
本项目正是基于UNet架构，结合了专门针对钢材表面缺陷检测设计的NEU-DET数据集，实现了一个完整的钢材表面缺陷检测系统。NEU-DET数据集提供了丰富的钢材表面缺陷图像样本，这些样本涵盖了多种类型的缺陷，如划痕、...
焊接、金属表面缺陷的图像分类、检测+分割数据集.zip、coco标注格式 、语义分割+目标检测标注
09-08
语义分割是另一种图像处理技术，它能够将图像中的每个像素分类，从而对金属表面的缺陷进行精确定位。通过语义分割，可以清晰地识别出缺陷区域在整张图片中的分布情况，这对于后续的修复工作至关重要。它不仅能够提高...
pytorch基于Unet的铁轨缺陷语义分割
搬砖小能手
11-18 831
pytorch基于Unet的铁轨缺陷语义分割
使用深度学习实现基于分割的表面缺陷检测：Segmentation-Based-Surface-Defect-Detection
gitblog_00045的博客
04-06 729
使用深度学习实现基于分割的表面缺陷检测：Segmentation-Based-Surface-Defect-Detection 在工业生产中，表面缺陷检测是至关重要的质量控制环节。 是一个开源项目，利用现代深度学习技术为自动化的表面缺陷检测提供解决方案。 项目简介 此项目基于深度学习图像语义分割模型，对产品表面进行像素级别的分类，以识别和定位潜在的缺陷。通过训练大规模的数据集，模型能够精确地识别各...
使用PyTorch和U-Net架构来实现钢材表面缺陷语义分割检测 3630张图片和对应掩码，三种缺陷类型（夹杂物、补丁、划痕）
最新发布
QQ_1309399183的博客
12-20 773
使用PyTorch和U-Net架构来实现钢材表面缺陷语义分割检测 3630张图片和对应掩码，三种缺陷类型（夹杂物、补丁、划痕）
深度学习之基于YoloV5钢材表面缺陷检测
2301_79810943的博客
05-18 2154
一、项目背景与意义在钢铁生产过程中，钢材表面的缺陷检测是一个至关重要的环节。传统的检测方法往往依赖于人工视觉检测，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的准确性和稳定性难以保证。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法在图像识别领域取得了显著成果。其中，YoloV5（You Only Look Once version 5）作为一种高效且准确的目标检测算法，被广泛应用于各种实际场景中。
Segmentation-based deep-learning approach for surface-defectdetection(基于分割的表面缺陷深度学习检测方法)
m980828的博客
03-02 3570
论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.08536v3 摘要 基于机器学习的表面异常自动检测已经成为一个有趣且有前途的研究领域，对视觉检测的应用领域有着非常直接的影响。深度学习方法已经成为完成这项任务最合适的方法。它们允许检查系统学习通过简单地显示一些样本图像来检测表面异常。本文提出了一种基于分割的深度学习体系结构，用于表面异常的检测和分割，并在表面裂纹检测的特定领域进行了演示。该体系结构的设计使模型能够使用少量样本进行训练，这是实际应用的一个重要要求。将该模型与相...
深度学习实现缺陷检测算法汇总
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qq_29462849的博客
02-17 2万+
作者：Tom Hardy Date：2020-1-6 来源：总结|深度学习实现缺陷检测 前言 缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，下面将会介绍几种深度学习算法在缺陷...
万字长文细说工业缺陷检测
极市平台的技术博客
07-23 3374
作者丨皮特潘 编辑丨极市平台 注意：本文从我的一个PPT整理而来，行文可能比较随意，很多细节没有写清楚，后续有时间会持续修改。 上次说到，要写一个系列，最后整理才发现，还是合成一篇比较好一点。 [皮特潘：AI 工业缺陷检测 —— 写在前面的话zhuanlan.zhihu.com(https://zhuanlan.zhihu.com/p/375383384) 主要内容还是围绕着场景分析与数据理解、方法论与算法设计、工具链与部署落地等方面进行展开。重点关注的还是顶层设计，因此涉及到的很多具体的细节没有说太多，仁
图像语义分割在皮肤检测，缺陷检测上的应用。
u010451780的专栏
11-02 1725
https://edu.51cto.com/course/18817.html http://www.xjishu.com/zhuanli/55/201910751564.html 背景技术： 人的脸部皮肤状况因人而异，常见的问题有毛孔粗大、皱纹多、存在大量红血丝、皮肤出油过多等。随着物质水平提高，在生活中人们愈发关心起自己的皮肤肤质问题。而现有的技术，想要了解自身肤质情况，一般需要去专业美容医院寻求医生进行诊断。但是通过这种方式存在一定问题，一是不够便捷，二是仅凭从业人员的经验判断也会存在一定的误差
Fully Convolutional Networks for Surface Defect Inspection in IndustrialEnvironment-论文阅读笔记
weixin_43749999的博客
07-18 427
文章提出了一个两阶段均使用FCN网络的像素级缺陷检测框架。 在第一阶段，采用基于RPN网络中使用的ZFNet并进行了修改，将其中的FC层等修改为CONV卷积层，使之成为FCN全卷积网络对图像中的特征进行像素级的划分。 作者仅在第一阶段输出的RoI区域中进行采样生成的patches训练样本，这大大加快了检测速度。同时，在第二个FCN阶段，文中采用跨层特征融合的方式计算了两个不同index位置特征层对应的loss损失（使用的是logistic损失函数，在计算loss时使用了手动标记的对应patche标签ma.
制造业中的微小缺陷检测——应用场景分析与算法选择(YoloV8/CANet)
知来者逆的博客
10-24 9476
在制造业中，小缺陷的检测是一个具有挑战性的问题，因为它们通常具有较少的像素覆盖，缺乏足够的关注和语义信息。现有的卷积检测方法忽视了上下文的长程依赖，并且缺乏自适应融合策略来利用异构特征。 深度学习方法在检测小缺陷时通常表现较差，因为少数像素的覆盖缺乏细节，如异常值、边缘和纹理，导致语义不足和感知困难。此外，来自实际工业环境的图像通常受到背景光反射、模糊和污垢等污染，使得难以从背景中区分轮廓并专注于小缺陷。
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